姓名：郭主恩

研究方向：情感化智能设计、工业设计理论、设计认知、具身智能、人机交互等

简介：郭主恩，男，山东聊城人，硕士研究生导师，中国机械工程学会工业设计分会青年委员，亚洲设计周组委会理事，国际期刊Journal Design and Art Studies青年编辑。本科毕业于山东理工大学工业设计专业，硕士毕业于贵州大学设计学专业（专业代码087200），博士毕业于贵州大学机械工程专业。在International Journal of Intelligent Systems等高水平SCI期刊及国内机械工程学报、计算机集成制造系统、包装工程等业内高水平期刊集国际会议发表论文二十余篇，在国际会议及中国机械工程学会、人类工效学学会主办的高水平业内会议做多次学术报告，并担任数十本国内外期刊及国际会议审稿人。

主讲本科课程：产品开发设计、人机工程学等

主讲研究生课程：产品交互设计、人工智能与创新设计、人工智能技术研究等

邮箱：guozhuen@foxmail.com，招收设计学学硕及设计专硕研究生

相关论文成果：

[1]Guo Z（郭主恩）, Lin L, Liu B, Zhang L, Chang K, Li L, Jiang Z, Wu J. Car Emotion Labeling Based on Color-SSL Semi-Supervised Learning Algorithm by Color Augmentation[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2023, 2023: e4331838.

[2]Guo Z（郭主恩）, Yang M, Lin L, Li J, Zhang S, He Q, Gao J, Meng H, Chen X, Tao Y, Yang C. E-MFNN: an emotion-multimodal fusion neural network framework for emotion recognition[J]. PeerJ Computer Science, 2024, 10: e1977.

[3]Guo Z（郭主恩）, Lin L. Cognitive physiological data analysis based on the XGBoost algorithm to realize positive perceptual sample classification[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2023, 44(4): 6525-6543.

[4]郭主恩, 林丽, 阳明庆, 张云鹍. 基于无意识多模态内隐测量的产品意象提取模型构建[J]. 计算机集成制造系统, 2022, 28(4): 1150-1163.

[5]林丽, 郭主恩, 阳明庆. 情感化智能设计研究现状及发展趋势[J]. 包装工程, 2023, 44(16): 22-31.

[6]林丽, 郭主恩, 阳明庆. 面向产品感性意象的造型优化设计研究现状及趋势[J]. 包装工程, 2020, 41(2): 65-79.

[7]任丽, 林丽, 阳明庆, 郭主恩. 脑视觉认知机制下意象-产品归类的集群用户偏好推理[J]. 机械工程学报, 2023, 59(15): 282-292.

[8]林丽, 尹鑫, 郭主恩, 邓雅倩, 杨濮瑜. 基于眼动赋权及脑电意象认知的产品形态感性工学模型研究[J]. 包装工程, 2022, 43(14): 37-44.

[9]刘保旗, 林丽, 郭主恩. 基于语义量化匹配的汽车外观显著性意象挖掘[J]. 包装工程, 2024, 45(2): 110-117.

[10]蔡婉欣, 林丽, 郭主恩, 邓雅倩. 基于KAB模型的设计要素组合推导[J]. 包装工程, 2022, 43(18): 48-56.

[11]吴艳华, 林丽, 杨勤, 阳明庆, 郭主恩, 李汶潼. 黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种意象认知贴合度分档[J]. 丝绸, 2021, 58(6): 70-75.

[12]邓雅倩, 林丽, 郭主恩, 尹鑫, 蔡婉欣. 脑电结合行为指标的汽车内饰色彩感性评价[J]. 机械科学与技术, 2023, 42(5): 747-754.

[13]杨濮瑜, 林丽, 阳明庆, 郭主恩. 眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究[J]. 机械科学与技术, 2023, 42(7): 1088-1097.

[14]Li J, Lin L, Yang M, Guo Z（郭主恩）, Zhang L. A study on the impact of icon structural features in human–computer interface on visual search efficiency[J]. Ergonomics, 2024[2024-12-19].

[15]Guo Z（郭主恩）, Lin L. Application of Group Cognitive Kansei Information Acquisition Based on Big Data[C].2020 International Conference on Computer Information and Big Data Applications (CIBDA). 2020: 99-102.

[16]Guo Z（郭主恩）, Lin L. Research on Image Acquisition Method Model Based on Implicit Association Test[C].E3S Web of Conferences: 179. E3S Web of Conferences, 2020: 02006.

[17]Yang M, Lin L, Chen Z, Wu L, Guo Z（郭主恩）. Research on the construction method of kansei image prediction model based on cognition of EEG and ET[J]. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 2020, 14(2): 565-585.

[18]Gong X, Guo Z（郭主恩）, Xie Z. Using Kansei Engineering for the Design Thinking Framework: Bamboo Pen Holder Product Design[J]. Sustainability, 2022, 14(17): 10556.

[19]Guo Z（郭主恩）, Lin L. A Study on the Correlation Analysis between Product Cognitive Features and Visual Features: Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligent Design and Innovative Technology (ICIDIT 2023)[C]. Atlantis Press, 2023: 234-240.

[20] Li J, Lin L, Yang M, Guo Z（郭主恩）, Zhang L. A study on the impact of icon structural features in human-computer interface on visual search efficiency[J]. ERGONOMICS, 2024, 67(12): 1925-1937.

[21]陈欣然,林丽,郭主恩.产品设计中意象仿生设计的发展现状和展望[J].浙江工艺美术,2024,(03):64-66.